LONDON (IT BOLTWISE) – BlackRocks Chef für US-Equity-ETFs, Jay Jacobs, sieht die größten KI-Chancen zunehmend außerhalb klassischer Tech-Sektoren. Er begründet das mit einem strukturellen Engpass: Der Bedarf wächst schneller als die Bereitstellung von physischer Infrastruktur wie Rechenleistung und Anlagen. Jacobs hält zudem am Diversifikationseffekt von Bitcoin fest, auch wenn sich die Investorenbasis geändert hat. Im gleichen Kontext verweist er auf den AI-Buildout in Stromerzeugung und Netzen als realen Flaschenhals der kommenden Jahre.
BlackRock argumentiert in einem aktuellen Marktkommentar, dass sich die KI-Story für Anleger nicht auf Software- und Chip-Narrative reduzieren lässt. Jay Jacobs, Head of Equity ETFs in den USA, stellt die These in den Mittelpunkt, dass die stärksten Renditechancen entlang der Wertschöpfungskette zunehmend dort entstehen, wo die physische Infrastruktur entsteht: bei Strombereitstellung, Rechenkapazität und digitaler Netzinfrastruktur. Damit verschiebt sich der Blick vom reinen „Tech-Beta“ hin zu Branchen, die oft als weniger „KI-nah“ wahrgenommen werden, deren operativer Ausbau aber direkt über Leistung und Kosten der KI-Entwicklung entscheidet.
Technisch betrachtet beschreibt Jacobs einen grundlegenden Timing- und Skalierungsbruch: Nach seiner Darstellung wächst die Nachfrage nach KI-Systemen schneller, als die Angebotsseite die benötigten Kapazitäten hochfahren kann. Große Sprachmodelle könnten zwar bereits mit Blick auf ihre eigenen Ziele effizient weiteroptimieren, doch die Frage lautet für Unternehmen laut Jacobs letztlich, wie schnell sie budget- und beschaffungsseitig investieren können. Während sich Entscheidungen in „Tagen oder Wochen“ treffen lassen, benötigen reale Inputs deutlich länger: neues Kupfer wird nicht über Nacht verfügbar, der Aufbau von Produktionskapazitäten für photonikbezogene Fertigung dauert Jahre, und für Halbleiterfertigung veranschlagt Jacobs eine Größenordnung von rund vier Jahren bis zur Kapazitätsverfügbarkeit. Genau diese Diskrepanz macht aus Sicht des ETF-Managements einen Teil der Anlageargumentation aus.
Aus Investorensicht greift dieser Gedanke an mehreren Stellen gleichzeitig. BlackRock, mit einem ausgewiesenen AUM von 14 Billionen US-Dollar, skizziert dabei eine „AI value chain“, die von Stromversorgern und Rechenzentren über Chip-Hersteller bis hin zu Datenbesitzern und Modellentwicklern reicht. Jacobs’ Schlussfolgerung: Einige der besten Möglichkeiten lägen „außerhalb von Tech“, konkret nennt er Materialien, Versorger und Immobilien. Der Kern ist nicht, dass Software automatisch weniger wichtig wäre, sondern dass die Skalierung von Rechenleistung und die damit verbundene Infrastruktur ihren eigenen Kapazitätszyklus haben. Software lässt sich nach seiner Aussage vergleichsweise leicht skalieren, doch Rechen- und Energieinputs besitzen einen „tremendous physical footprint“, also einen spürbaren Platz-, Energie- und Anlagenbedarf, der eng an Bau- und Inbetriebnahmezeiten gekoppelt bleibt.
Diese Argumentation fügt sich in eine breitere Debatte über den KI-Ausbau ein, die mittlerweile auch sicherheits- und governance-bezogene Fragen stärker in den Vordergrund rückt. In einem ähnlichen Kontext wird David Sacks, früherer AI- und Krypto-Verantwortlicher von Trump, mit der Einschätzung zitiert, der Buildout habe „private Investitionen in Stromerzeugung und Netze“ in einem Umfang ermöglicht, den es seit Generationen nicht gegeben habe. Auch er verweist damit auf denselben Engpass, den Jacobs mit dem Infrastruktur-Timing beschreibt. Gleichzeitig betont Sacks, ein Pausieren würde die USA nicht „sicherer“ machen, sondern potenziell die Gelegenheit an andere Länder abgeben; dabei geht es in der Aussage vor allem um Wettbewerbsvorteile im Aufbau von Kapazitäten.
Abseits der KI-Thematik setzt Jacobs zudem ein Gegennarrativ zu einer häufigen Annahme aus dem Krypto-Umfeld: dass die wachsende institutionelle Beteiligung den Diversifikationseffekt von Bitcoin relativiert. Er widerspricht dem mit einer Art Fundamental-Argument, wonach Bitcoin insbesondere dann profitieren sollte, wenn Anleger aus Sorge vor geopolitischen Risiken oder einer „fiat currency“-Abwertung bzw. einer möglichen Geldentwertung in einen alternativen Wertaufbewahrungsansatz wechseln. Stocks und Bonds könnten in denselben Stressphasen unter Druck geraten, während Bitcoin seine Rolle als Diversifikator behalte. Wichtig ist dabei auch der Blick auf das „Wie“: Der ETF habe die Diskussion verändert, nicht das zugrunde liegende Asset, sagte Jacobs sinngemäß – erst durch iShares Bitcoin Trust (IBIT) sei Bitcoin im Beratungs- und Anlagekontext stärker präsent geworden.
Für das laufende Marktgeschehen untermauern Zahlen die kurzfristige Dynamik rund um IBIT. Laut Angaben aus Marktdaten verzeichnete der Spot-Bitcoin-ETF IBIT am Freitag über 108 Millionen US-Dollar an Nettozuflüssen; die Aktie schloss an diesem Tag mit einem Plus von über 6% und hielt rund 63 Milliarden US-Dollar an Nettovermögen – damit ist sie in den genannten Daten der größte U.S.-Spot-Bitcoin-ETF. Gleichzeitig zeigt die Social-Sentiment-Wahrnehmung auf Plattformen laut der Quelle weiterhin eher einen „bearish“-Charakter im Retail-Lager, während das allgemeine Gesprächsniveau über einen Tag hinweg eher im normalen Bereich gelegen habe. Für Anleger ergibt sich daraus ein praktischer Schluss: kurzfristige Stimmung schwankt, während die strukturellen Argumente für die Diversifikationsfunktion und die breitere institutionelle Einbindung eher als längerfristiger Treiber wirken können.
In Summe deutet die Doppelbotschaft von BlackRock darauf hin, dass KI-Performance in Portfolios künftig stärker über Infrastruktur- und Beschaffungsrealitäten vermittelt wird als über die bloße Frage, welche „Tech-Wetten“ im Vordergrund stehen. Wer KI als Markttrend abbilden will, sollte laut Jacobs deshalb den Blick auf die physischen Engpässe richten – Strom, Netze, Rechenzentren und die vorgelagerten Ausbaustufen. Für Unternehmen, die KI entwickeln oder nutzen, verschiebt sich damit zugleich die Planungslogik: Beschaffungs- und Kapazitätsrisiken werden zu einem Teil der KI-Governance, weil sie direkt bestimmen, wie schnell Prototypen zu produktiven Systemen werden. Damit wird die KI-Strategie weniger nur eine Frage von Modellen und Software, sondern zunehmend auch eine Frage von Infrastruktur-Roadmaps und Investitionszyklen.
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